2025년 화학공학부·화학공학과 신규교과목 하기와 같이 안내 드리오니 2025년 수강신청에 참고 부탁드립니다.
번호 | 학부/대학원 | 학수번호 | 교과목명 | 교과목설명 | 비고 |
1 | 학부 | ECH2034 | 화공생화학 | 화공생화학의 학습 목표는 다음과 같다: 1. 생명현상에 관련된 화합물의 종류와 특징을 배운다. 2. 생명현상에 관련된 화학 반응 및 물리 법칙을 배운다. 3. 유전자와 분자 레벨의 생명현상 기초를 배운다. 4. 생물 대사 반응 네트워크의 종류와 역할에 대해 배운다. |
기존 ECH2024 공업생화학과 동일교과목 |
2 | 학부 | ECH2035 | 화공물리화학1 | 본 교과목은 화학공학, 섬유공학, 그리고 고분자공학에서 주로 다루는 물질들의 물리화학적 성질을 이해하는데 필요한 기본적 개념을 다룬다. 기체의 상태방정식으로 출발하여 열역학 1법칙, 2법칙, 상평형 및 화학평형에 대한 기본적 원리를 소개한다. | 기존 ECH2017 공업물리화학1 동일교과목 |
3 | 학부 | ECH2036 | 화공물리화학2 | 본 교과목은 화학결합이론, 입체화학구조, 분자집합체 구조 및 물성, 화학 반응 및 속도론, 통계열역학, 전기화학 그리고 콜로이드 및 계면화학의 입문을 다룬다. | 기존 ECH2018 공업물리화학2 동일교과목 |
4 | 학부 | ECH2037 | 화공유기화학1 | 본 강의는 유기물질의 구조 및 결합에 대한 기초적인 지식과 명명법을 익히고, 기본적인 유기화합물의 성질, 반응, 반응기구 및 반응속도에 관한 개념을 습득시키는데 목적을 두며, 지방족 탄화수소 화합물(알칸, 알켄, 알킨)의 종류, 성질과 반응, 입체화학, 할로겐화 알킬화합물의 치환, 제거반응 등을 강의한다. | 기존 ECH2019 공업유기화학1 동일교과목 |
5 | 학부 | ECH2038 | 화공유기화학2 | 본 강의는 화공유기화학1(구 공업유기화학1)의 연속 강좌로서, 다양한 유기화합물의 구조, 성질, 및 반응등을 익히며, 이로부터 보다 복잡한 유기화합물의 합성반응과 관련반응 메커니즘을 익히는데 목적이 있다. 방향족 벤젠 화합물의 성질과 반응, 알코올, 에테르, 아민, 그리고 다양한 카르보닐 화합물의 종류, 성질, 제법, 반응 등을 다루고, 중합반응과 기본적인 유기화합물의 기기분석법(NMR, IR, UV, MS등)을 소개한다. | 기존 ECH2020 공업유기화학2 동일교과목 |
6 | 학부 | ECH3071 | 바이오헬스케어공학 | 인구 고령화와 의료 수요 증가에 따른 전 세계적인 인구 통계학적 변화에 대응하여 바이오헬스 산업은 생명공학과 생물의학의 획기적인 발전을 통해 빠르게 변화하고 있습니다. 최근 들어 새로운 치료제와 진단 도구, 의료 기술은 인간의 건강과 치료에 대한 접근 방식을 혁신적으로 바꾸어 가고 있습니다. 이 역동적인 바이오헬스 분야에서 리더십을 유지하기 위해 바이오헬스 실무자는 기본 생명공학 원리, 바이오융합 재료 및 응용, 생체 유체 시스템 및 역학, 바이오시스템 엔지니어링 및 통합, 단백질 공학 및 분자 설계 등 여러 분야의 고급 개념을 숙달해야 합니다. 본 교육과정은 바이오 의료 기술 및 의료 서비스 분야의 발전을 주도할 차세대 실무 전문가를 양성하여, 이론적 지식과 실무 응용을 결합하여 복잡한 의료 문제를 해결하고 고령화되는 전 세계 인구의 삶의 질을 향상시키는 솔루션을 개척하고자 한다. | 2025 바이오헬스케어분야 마이크로디그리 신규교과목 |
7 | 학부 | ECH3072 | 전지용고분자소재 | 리튬이온 이차전지 등 전기화학적으로 에너지를 저장하는 전지에서 사용되는 다양한 고분자 소재의 기초와 응용에 대한 과목으로, 전지 내의 대표적인 응용분야 (전극, 바인더, 분리막, 전해질)에 따라 소재 특성, 작동 메커니즘, 설계 전략을 탐구함. | 2025 저탄소그린에너지분야 마이크로디그리 신규교과목 |
8 | 학부 | ECH3073 | 화공종합설계 | 화학공학 교과 내용을 반영한 종합적 설계과목으로서, 한 학기 동안 주어진 주제에 맞는 이론, 조사 및 설계 실습으로 구성된다. | 기존 ECH3055 화공및고분자종합설계와 동일교과목 |
9 | 대학원 | ECH7010 | 고급기기분석 | 에너지, 바이오, 나노, 신소재 등 다양한 연구분야에서 제일원리기반 컴퓨터시뮬레이션 및 빅데이터 기반 기계학습 방법론을 활용한 연구/개발이 활발히 진행되고 있다. 제일원리기반 전산모사의 활용은 실험현상을 전자/원자 단위에서 이해하여 소재 물성 및 화학 반응에 대한 열역학적, 동역학적, 전기화학적 거동을 설명한다. 학부과정에서 학습한 전산재료공학 전공 지식을 기반으로 에너지소재, 광학소재, 바이오 신약, 고분자 복합체, 나노 구조체 등 학생들이 수행하는 연구주제에 전산모사를 적용하는 방법을 학습한다. 이를 위해 매우 복잡한 실제 시스템을 단순한 모델 시스템으로의 단순화, 실험현상 해석을 위한 적절한 이론의 적용, 모델 시스템의 분자 모델링, 제일원기기반 소프트웨어를 활용한 컴퓨터시뮬레이션을 수행할수 있도록 한다. 또한, 컴퓨터시뮬레이션을 통해 생성된 데이터를 데이터베이스로 구축한 다양한 오픈데이터베이스 (Materials Project, PubChem, NOMAD, AFLOW등)를 활용한 기계학습 모델을 개발하여 소재 물성을 예측할 수 있는 빅데이터 기반 기계학습 방법론을 학습한다. 이를 위해 파이쎤을 이용한 기계학습 이론(deep learning, graph neural network 등)을 학습하고, RDKit, Anaconda, ChemProp 등 기계학습 프로그램을 활용하여 다양한 소재 물성 예측을 위한 기계학습 모델 개발을 직접 수행한다. 교육 대상은 화학공학 석박사 대학원생이며, 필요할 경우 다른 연관 전공 학생들을 위해 CL로 개방할 수 있다. | 기존 ECH4001 기기분석특론과 동일교과목 |
10 | 대학원 | ECH7011 | 화공실험설계및해석 | 실험결과로부터 개발된 모델과 어떤 새로운 실험과의 연관성을 해석하고 검토하거나, 어떤 시스템에 대한 경험적인 모델에 타당한 근거를 제시하기 위해서는 대응표면(response surface) 및 등치선(contour plot)에 의한 통계적 실험의 설계 기법이 요구된다. 이를 위해서 통계학 기초개념, 단일 인자 실험 혹은 복수 인자 실험에 있어 분산 해석 및 실제적인 결과 해석, 대응표면 곡선 작성, 무작위군 및 라틴스퀘어 설계, 인자설계(factorial design), 컴파운딩(compounding) 및 회귀모델 도시 등에 관한 다양한 실험통계 관련 신기법을 소개한다. 제품 설계 및 개발뿐만 아니라 공정 개발 및 개선, 또한 제품의 수명 주기 및 환경적으로 지속가능한 개발을 위한 실험 설계의 실제 응용과 컴퓨터 적용 예를 습득케 한다. | 기존 ECH4002 실험설계및해석과 동일 교과목 |
11 | 대학원 | ECH5135 | 화학공학심층개별연구Ⅲ | 학위논문 연구를 위해 학생 자신이 원하는 내용에 대해 학과 내 혹은 타 학과 교수와 직접 연구주제에 대한 심도 있는 토론을 통해 논문 연구를 수행한다. *단, 성균관대 화학공학과 연구중심 학위이수제도 대상(NTU/한국화학연구원-SKKU공동연구및연구교류/KIST-SKKU 탄소중립공동연구센터 등 참여) 박사, 석박사통합과정 학생들 대상만 신청가능 |